一种理解厂内通信的数学方法
Gran Sasso 科学研究所 (GSSI) 和理工学院 (IIT) 的一组研究人员设计了一种数学方法来理解厂内通信。在他们发表在 bioRxiv 上的论文中，他们提出了一个非线性、非自治不连续和常微分方程的完全耦合系统，可以通过分析影响植物的主要刺激来准确描述单个植物的适应行为和生长行为。
最近的研究发现，植物实际上可以表现出复杂的行为来响应环境刺激，而不是被动的生物，例如，根据周围环境调整其资源分配、觅食策略和增长率。然而，植物如何处理和管理这种刺激网络是一个复杂的生物学问题，仍未得到解答。
研究人员提出了几种数学模型，以更好地了解植物行为。尽管如此，这些模型都不能有效地、清晰地描绘植物内部通信网络环境中刺激-信号-行为链的复杂性。
GSSI 和 IIT 的研究人员团队进行了最近的研究，此前他们研究了植物内部通信背后的机制，目的是确定和利用基本的生物学原理来分析植物根系行为。他们之前的工作分析了模拟环境中的机器人根源，将一组生物规则转化为算法解决方案。
尽管每个根都独立于其他根，但研究人员观察到了一些自组织行为的出现，旨在优化整个植物水平的养分内部平衡。虽然过去的这项研究产生了有趣的结果，但它只考虑了植物内部通信复杂性的一小部分，完全忽略了对地上器官的分析，以及与光合作用相关的过程。
“在本文中，我们不希望获得对植物复杂性的完整描述，但我们希望确定影响植物生长的主要线索，目的是研究在植物内部交流中发挥作用的过程增长决策，”研究人员在他们最近的论文中写道。“我们在这里提出并解释了一个常微分方程(ODE)系统，该系统与最先进的模型不同，它考虑了从养分吸收、光合作用、能量消耗和再分配的整个过程序列。”
因此，在这项新研究中，研究人员着手开发一个数学模型，该模型描述了植物内部交流的动态，并分析了激活单个植物适应性生长反应的可能线索。该模型基于使用最先进技术在实验室实验中收集的生物证据的公式。
与现有模型相比，他们的模型涵盖了更广泛的元素，包括光合作用、淀粉降解、多种营养物质的吸收和管理、生物量分配和维护。考虑到它们的相互作用及其对植物生长的影响，对这些元素进行了深入分析。
为了验证他们的模型并测试其稳健性，研究人员将植物行为的实验观察与在模拟中应用他们的模型时获得的结果进行了比较，在模拟中他们再现了类似于植物中自然发生的生长条件。他们的模型具有较高的准确性和较小的误差，表明它可以有效地概括工厂内部通信的复杂动态。
“该模型最终能够突出植物内部交流的刺激信号，它可以扩展并作为数学、机器人和生物学等学科交叉点的有用工具，例如，用于验证生物假设，将生物学原理转化为控制策略或解决组合问题，”研究人员在他们的论文中说。
